El desarrollo de la inteligencia artificial y la reciente pandemia de COVID-19, así como la aparición de otras enfermedades, han llevado a cambios dramáticos en el desarrollo general de la cadena de suministro. La elección de un proveedor adecuado será clave para garantizar el desarrollo sostenible de la empresa y el funcionamiento normal de la cadena de suministro en su conjunto. Sin embargo, los datos de evaluación de la selección de proveedores contienen simultáneamente datos cualitativos y cuantitativos. Además, la información de evaluación proporcionada por los expertos a menudo incluye información incompleta y vacilante. Estas razones conducen a la complejidad de la selección de proveedores. Los métodos tradicionales de cálculo para la selección de proveedores ignoran las consideraciones de peso objetivo y, por lo tanto, conducen a resultados de evaluación sesgados. El objetivo principal de este estudio es superar las limitaciones de los métodos convencionales de selección de proveedores, considerar plenamente los pesos subjetivos y objetivos de los criterios de evaluación y tratar con información incompleta para proporcionar resultados de clasificación de proveedores más correctos. Se aplicaron en este estudio un análisis de ratio de evaluación de peso por pasos (SWARA), el método de representación lingüística de 2-tuple y la solución de compromiso combinada (CoCoSo) para resolver el problema de la selección de proveedores. Para verificar la racionalidad y corrección del método propuesto, se utilizó la selección de proveedores de logística de terceros como ejemplo ilustrativo en la sección de validación numérica. Los resultados de la simulación confirman que el método propuesto puede manejar eficazmente la selección de proveedores con información poco clara y puede proporcionar resultados de clasificación de proveedores más razonables.